AI开发平台MODELARTS-GPU服务器上配置Lite Server资源软件环境:GP Vnt1裸金属服务器Ubuntu18.04安装NVIDIA 515+CUDA 11.7

时间:2024-10-12 17:44:09

GP Vnt1裸金属服务器Ubuntu18.04安装NVIDIA 515+CUDA 11.7

本小节旨在指导如何在GP Vnt1裸金属服务器上(Ubuntu 18.04系统),安装NVIDIA驱动版本515、CUDA版本11.7和Docker。

  1. NVIDIA驱动安装。

    wget https://us.download.nvidia.com/tesla/515.105.01/NVIDIA-Linux-x86_64-515.105.01.run
    chmod +x NVIDIA-Linux-x86_64-515.105.01.run
    ./NVIDIA-Linux-x86_64-515.105.01.run

  2. CUDA安装。

    wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.7.1/local_installers/cuda_11.7.1_515.65.01_linux.run
    chmod +x cuda_11.7.1_515.65.01_linux.run
    ./cuda_11.7.1_515.65.01_linux.run --toolkit --samples –silent

  3. 安装Docker。

    curl https://get.docker.com | sh && sudo systemctl --now enable docker

  4. 安装NIVDIA容器插件。

    distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) 
    && curl -fsSL https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg
    && curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/$distribution/libnvidia-container.list |
     sed 's#deb https://#deb [signed-by=/usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg] https://#g' | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list
    apt-get update
    apt-get install -y nvidia-container-toolkit
    nvidia-ctk runtime configure --runtime=docker
    systemctl restart docker

  5. 验证Docker模式环境是否安装成功。

    基于PyTorch2.0镜像验证(本案例中镜像较大,拉取时间可能较长)。

    docker run -ti --runtime=nvidia --gpus all pytorch/pytorch:2.0.0-cuda11.7-cudnn8-devel bash
    图4 成功拉取镜像

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